浮点数运算出现的问题
如果我们运算 0.1 + 0.2 ，期望的结果当然是 0.3 。然而。。。
这个坑只发生在浮点数运算上。（所以放心吧，1 + 1 还是等于 2 的）。。。
难道我的数学白学了嘛？
你的数学肯定没白学，但是要明白为什么得先学一下计算机是怎么存数字的
首先，所谓 浮点数 就是小数的二进制表示法。(由符号位，指数位，尾数位 构成)
其中，指数位体现 取值范围 ，尾数位体现 计算精度。尾数位越多能表示的数就越大，计算精度也越高
浮点数中有 半精度（mini） 单精度（float） 和 双精度（double） ，它们分别长成这样：
- 半精度：1位符号，5位指数，10位小数
- 单精度：1位符号，8位指数，23位小数
- 双精度：1位符号，11位指数，52位小数
（JS采用 双精度浮点数，遵循 IEEE 754 标准）
以上只是表示法，实际的值是这样计算的：
- 符号位S：第 1 位是正负数符号位（sign），0代表正数，1代表负数
- 指数位E：中间的 11 位存储指数（exponent），用来表示次方数
- 尾数位M：最后的 52 位是尾数（mantissa），超出的部分自动进一舍零
所以，计算机存储的数字其实是有精度限制的。具体来说，单精度的小数位在计算机中只有23位（二进制），换算到十进制只能百分百保证6位十进制数字的精确度。不能百分百保证7位的精度运算。超过该精度（二进制23位，十进制6位）的小数运算将会被截取，造成精度损失和计算结果的不准确。
同理，双精度，小数位是52位（二进制），换算为十进制则只能百分百能保证15位。
例如，0.1 转成二进制的话，其实是0.0001100110011001100（1100无限循环） 科学计数法就是 1.100110011001100x2^-4 。由-4 反推指数位E等于 （-4 + (2^11-1)/2）= 1019 ，转为二进制就是 1111111011
所以 0.1 在JS的世界里就是这个样子：
0(符号位) 1111111011(指数位) 1001100110011001100110011001100110011001100110011010(尾数位)
这一长串儿0和1（011111110111001100110011001100110011001100110011001100110011010）代表的就是你输入的0.1
然而这玩意儿转换成 十进制 的时候就成了 0.100000000000000005551115123126
所以，这就是为什么你明明输入的是 0.1，计算的时候却得不到正确结果的原因。因为它看似是个0.1其实它根本就不是0.1
这可咋整？
好了，我们终于知道，由于进制和精度的问题，计算机世界里的计算和我们在草纸上做加减法并不是一回事儿。
那么。。怎么办呢？
单论JS来说，这里推荐几个让人省心的库，可以让你的生活幸福美满
- binnumber.js（人如其名，可以处理大数计算，当然普通的运算也不在话下）
- numbers.js（大而全的api，应付各种数学计算，什么sin, cos, 微积分。。反正什么都有，然而实际上你只用base里的加减乘除。。。）
- number-precision（国产良心，只有1k的小巧可人儿，简单极少的api，只有加减乘除。由阿里的同学倾情贡献～）
好啦～总之，问题就是这么来的，也就是这么解决的。
打完，收工 ：）
